9月17日，以上海市楊浦區(qū)科學技術委員會為指導單位，上海市計算機學會及楊浦區(qū)物聯(lián)網技術創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟主辦，上海市計算機學會青年工作委員會、上海市類腦芯片與片上智能系統(tǒng)研發(fā)與轉化功能型平臺、復旦大學計算機科學技術學院承辦，上海新氦類腦智能科技有限公司協(xié)辦舉行的活動上海市IT青年前沿學術系列報告會——“服務機器人與智能物聯(lián)”在上海市楊浦區(qū)長陽創(chuàng)谷新氦類腦智能成功舉辦。本次專題研討會還得到了上海市重大項目“人工智能前沿基礎理論與關鍵技術——自主智能無人系統(tǒng)”（任務名稱：人機物三元協(xié)同與群智涌現(xiàn)；任務編號：2021SHZDZX0103）支持。
活動開始前，由復旦大學計算機科學技術學院副院長、教授，上海市計算機學會青工委主任彭鑫和新氦類腦智能總經理江偉杰進行活動致詞。
復旦大學計算機科學技術學院教授黃萱菁圍繞主題“文本情感計算：創(chuàng)新與挑戰(zhàn)”進行內容分享。黃萱菁教授提到斯坦福人工智能實驗室主任李飛飛曾說過“情緒、情感是人工智能未來的方向”，人類正努力賦予計算機情感計算能力。黃教授介紹了文本情感計算方面的內容，其團隊運用深度學習處理自然語言，并從研究“產品評論”、“輿情信息”入手。在技術維度方面，黃教授主要講解情感是如何分類以及情感是如何抽取兩部分，并且介紹了前沿領域部分的內容如跨領域情感計算、跨模態(tài)情感計算何如何提升情感計算的魯棒性。黃教授表示一個好的情感計算的方法是可以應用于多個領域如電子商務、輿情分析、智能客服等。
上海大學計算機工程與科學學院副院長、副教授李曉強圍繞主題“開放環(huán)境下的目標檢測”進行內容分享。李曉強教授提到計算機充當著人類的神經中樞系統(tǒng)，因此機器人才能更好的實施不同類型的任務，而人類獲得信息的方式70%是通過視覺獲得，在人類無法識別圖像完整內容時，則需要通過機器去識別，機器視覺的圖像理解是人工智能的前沿與核心問題。李教授簡單描述了傳統(tǒng)的目標檢測及基于深度學習的目標檢測，并詳細講解了目標檢測所遇到的一系列挑戰(zhàn)：如何模擬人類視覺精確定位、去除背景噪聲的能力（精確定位）；如何模擬人類視覺感知穩(wěn)定性的能力（針對圖像的擾動樣本）；如何模擬人類視覺在開放場景中的目標識別能力（開放場景中的對象識別），同時介紹了其團隊的研究內容：運用多樣性層次豐富的高維數(shù)據(jù)的生成嘗試解決問題；學習多層次的每個局部的統(tǒng)計特性來訓練模型；融合不同層次的局部統(tǒng)計特性訓練自編碼器。
新氦類腦智能 智能系統(tǒng)實驗室主任楊文志圍繞主題“自適應系統(tǒng)：高噪聲環(huán)境下的類腦仿生計算”進行內容分享。楊文志博士運用不倒翁的概念例子講解自適應控制系統(tǒng)，在自然界中隨處可見的復雜自適應系統(tǒng)，如蝗蟲可以根據(jù)群體數(shù)量和密度進行多方面的不同調整，這意味著群體本身具有的適應性、可擴展性和可靠性遠比個體更能適應開放環(huán)境，其團隊從自然界中的群體現(xiàn)象作借鑒，結合仿生算法和類腦算法進行自適應系統(tǒng)方面的研究。在進行自適應系統(tǒng)算法時，進化算法因起到了適應與選擇的作用所以應當作為首選算法。楊博與其團隊通過“從上而下”和“從下而上”兩大套思路進行研究，“從上而下”運用到強化學習群體選擇，深度學習等，“從下而上”運用到機制設計種群結構等。楊博介紹了自適應環(huán)境參數(shù)控制方面的內容，并用獅子控制水牛群的例子生動形象的講解協(xié)同進化系統(tǒng)。傳統(tǒng)神經網絡是一層層傳遞，而脈沖神經網絡則是在被激發(fā)時進行傳遞，楊博與其團隊運用類腦算法和自適應系統(tǒng)概念實現(xiàn)集群協(xié)同運動。
復旦大學計算機科學技術學院副院長、教授，上海市計算機學會青工委主任彭鑫圍繞主題“軟件定義的人機物融合與機器人智能場景”進行內容分享。彭鑫教授介紹利用軟件工程的思想、方法和技術來解決人工智能的一些問題，人工智能的最后一公里，其團隊認為是應用場景，這里面涉及到集成方面的問題。彭教授通過兩個角度講解主題，從人機物融合角度看機器人：機器人是具有移動、抓取等能力的資源，與各類人機物異質資源協(xié)作，以實現(xiàn)智能場景；從機器人角度看人機物：軟件定義的人機物融合為機器人行為決策提供支撐。彭教授通過豐富的案例講解了軟件定義的人機物融合應用：資源接入數(shù)字世界到服務化包裝、基于知識的應用構造與資源編排、基于軟件定義的方法來實現(xiàn)環(huán)境感知支持人機物融合應用的運行；人機物融合應用中的機器人則具備感知和操控能力的移動平臺，可以在人機物三個方面都可以很自然的進行交互，站在機器人的角度，希望可以探索自主編程的能力和自適應任務執(zhí)行的能力。彭教授希望在未來能夠從人機物融合的環(huán)境下去開發(fā)系統(tǒng)軟件，而泛在系統(tǒng)軟件則是把整個人機物環(huán)境中所有的設備都能進行統(tǒng)一管理和編排來支持各種智能化人機物的應用。
復旦大學計算機科學技術學院教授肖仰華圍繞主題“多模態(tài)知識圖譜：機遇與挑戰(zhàn)”進行內容分享。肖仰華教授從知識工程角度和機器視覺角度講解多模態(tài)知識圖譜分重要性，并表示多模態(tài)知識圖譜的本質是知識圖譜的符號接地，其中符號接地可以應用于多個場景，如多模態(tài)BERT、文本生產、實體鏈接等。多模態(tài)知識圖譜的現(xiàn)狀分為“多模態(tài)深度學習”、“多模態(tài)與訓練模型及下游任務”和“多模態(tài)知識工程”三大方向”，但目前在“多模態(tài)知識圖譜構建技術”、“多模態(tài)知識圖譜結構設計、存儲與查詢機制”、“多模態(tài)知識圖譜表示學習v.s. 多模態(tài)表示學習”和“多模態(tài)知識圖譜的領域應用”幾方面遇到困難和空白。肖教授表示在多模態(tài)知識圖譜方面其團隊以建立大規(guī)模符號接地的基礎理論與方法體系和探索多模態(tài)認知智能的基礎架構與應用技術為研究目標，詳細講解了其團隊研究內容：知識構建、知識推理和知識應用。肖教授與其團隊希望能運用多模態(tài)來增強知識圖譜，因為想象比知識更重要。
圓桌討論環(huán)節(jié)，由復旦大學計算機科學技術學院副院長、教授，上海市計算機學會青工委主任 彭鑫擔任主持人，上海大學計算機工程與科學學院副院長、副教授 李曉強、新氦類腦智能 智能系統(tǒng)實驗室主任 楊文志、復旦大學計算機科學技術學院教授 肖仰華、復旦大學計算機科學技術學院研究員 李直旭、復旦大學計算機科學技術學院研究員 李斌、復旦大學計算機科學技術學院副教授 沈立煒、復旦大學計算機科學技術學院博士 李弋參加討論。此次圓桌討論以“軟件定義的智能機器人與智能物聯(lián)”為主題就4個問題展開了深度討論，嘉賓們各抒己見，討論熱烈。
圓桌討論4個問題
1）在智能物聯(lián)與服務機器人場景中，軟件、硬件、自動控制技術各自扮演著什么樣的角色？
2）當前人工智能的飛速發(fā)展在很大程度上受益于大數(shù)據(jù)和強算力的支持，在智能物聯(lián)與服務機器人這樣一種深度嵌入現(xiàn)實世界、持續(xù)在線、上下文強相關的場景中智能化水平的提升有什么新的思路嗎？
3）知識在智能物聯(lián)與服務機器人應用扮演著什么樣的角色？在這類應用中知識的獲取和持續(xù)增長機制與傳統(tǒng)的基于結構和非結構化信息的知識獲取和持續(xù)演化機制有什么不同？
4）制約智能物聯(lián)與服務機器人應用領域當前發(fā)展的主要技術和非技術挑戰(zhàn)有哪些？
本次“服務機器人與智能物聯(lián)”專題研討會成功舉辦?；顒泳劢狗諜C器人、環(huán)境智能、AIoT、大數(shù)據(jù)等學科交叉技術，深入探討技術和應用市場的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，并對未來服務機器人的環(huán)境感知和環(huán)境交互能力提出了更高的需求！
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